ES中的查询请求有两种方式，一种是简易版的查询，另外一种是使用JSON完整的请求体，叫做结构化查询（DSL）。由于DSL查询更为直观也更为简易，所以大都使用这种方式。
DSL查询是POST过去一个JSON，由于POST的请求是JSON格式的，所以存在很多灵活性，也有很多形式。
下面来举些例子：
1. 根据名称精准查询姓名
GET user_dao/user/_search { "query": { "term": { "name": "father" } } }
返回内容：
注意：term是代表完全匹配，即不进行分词器分析，文档中必须包含整个搜索的词汇。
2. 根据名称模糊查询姓名
GET /user_dao/user_table/_search { "from": 0, "size": 3, "query": { "match": { "name": "grand" } } }
返回结果：
- name为grand的所有文档。
注意：
- 「Match」相当于模糊匹配,只包含其中一部分关键词就行。
- 「Match」会根据该字段的分词器，进行分词查询，而「Term」查询不会对字段进行分词查询，会采用精确匹配。
3. 使用filter过滤年龄
GET /user_dao/user_table/_search { "query": { "bool": { "must": [{ "match_all": {} }], "filter": { "range": { "age": { "gt": 20, "lte": 60 } } } } }, "from": 0, "size": 10, "_source": ["name", "age"] }
返回内容：
{ "took": 17, "timed_out": false, "_shards": { "total": 5, "successful": 5, "skipped": 0, "failed": 0 }, "hits": { "total": 4, "max_score": 1, "hits": [ { "_index": "user_dao", "_type": "user_table", "_id": "5", "_score": 1, "_source": { "name": "grandmother", "age": 58 } }, { "_index": "user_dao", "_type": "user_table", "_id": "2", "_score": 1, "_source": { "name": "father", "age": 26 } }, { "_index": "user_dao", "_type": "user_table", "_id": "4", "_score": 1, "_source": { "name": "grandfather", "age": 60 } }, { "_index": "user_dao", "_type": "user_table", "_id": "3", "_score": 1, "_source": { "name": "mother", "age": 24 } } ] } }
